Макроскоп

Текущая версия на 19:25, 30 декабря 2016

Инструмент, позволяющий изучать сложные системы

Французский ученый Жоэль де Роснэ (Joël de Rosnay) (p. 1937) наибольшую известность получил как специалист по теории систем и футурологии (прогнозированию). Принципы управления и прогнозирования сложных систем изложил в работе «Макроскоп» (1975).

Микроскоп позволяет заглянуть внутрь вещества и материи. Телескоп позволяет нам изучать космос и небесные тела. Как показывает Жоэль де Роснэ сложность мира и сложность общества требует нового необычного инструмента, который позволил изучать сложные системы - ( от macro — «большой» и skopein — «наблюдать»).

Подобно тому, как микроскоп помогает нашему невооруженному глазу чтобы видеть бесконечно малые клетки, микробы и вирусы, тем самым поддерживает прогресс в области биологии и медицины или телескоп открывает бесконечную необъятность космоса, и подготавливает человечество к завоеванию космоса, макроскоп помогает нам справиться с другим бесконечным: бесконечно сложен. Макроскопы дают нам "видение целого" и помогают нам "синтезировать". Макроскопы позволяют нам обнаруживать закономерности и тенденции в ландшафте науки. Вместо того, чтобы делать вещи больше или меньше, макроскоп помогает изучать сети объектов, которые одновременно слишком велики, слишком медленны или слишком сложны для наших глаз.

• Rosnay J. de. The macroscope: A new world scientific system. 1st edition. New York: Harper & Row, 1979. 247 p.
• Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. Москва: Мир, 2014. 320 p.

Наука о сетях рассматривает компьютерные карты как макроскоп - инструмент, помогающий понять сложные системы.

Чтобы понять сложную организацию, необходимо следовать следующим принципам (Росне):

1. подниматься, чтобы лучше видеть (s'élever pour mieux voir);
2. связывать, чтобы лучше понимать (relier pour mieux comprendre);
3. ситуационно мыслить, чтобы лучше действовать (situer pour mieux agir)

[править] Современные макроскопы

1. Graphviz
2. VUE
3. VOSviewer
4. Gephi
5. NetLogo
6. R igraph
7. Sci2
8. NodeXL

• Information Visualization Cyberinfrastructure - http://iv.slis.indiana.edu
• Network Workbench Tool + Community Wiki - http://nwb.slis.indiana.edu
• Sci2 Tool and Science of Science CI Portal - http://sci.slis.indiana.edu

Наборы данных - Коллекция наборов сетевых данных

[править] Graphviz

[править] VUE

[править] VOSviewer

[править] Gephi

[править] NetLogo

[править] R igraph

[править] Sci2

[править] NodeXL